换言之,用一部分算力来换取开发效率的提升、AI落地的加速是可行的,但这种做法又反过来提高了对NPU算力的要求。 以上,我们分析了AI视觉感知芯片公司为什么要开发高性能大算力NPU的驱动力,但要真正实现大算力的芯片开发难度是非常大的。 众所周知,算力是NPU性能的重要指标,然而很多早期AI芯片的算力其实是标称值,真正使用时并不能达到标称的性能
近年来,随着 AI 技术的飞速发展,AI 专用处理器如 NPU(Neural Processing Unit)和 TPU(Tensor Processing Unit)也应运而生。这些处理器旨在加速深度学习和机器学习任务,相比传统的 CPU 和 GPU,它们在处理 A…
高通Hexagon NPU就是为了以低功耗实现持续稳定的高性能AI推理而设计,其差异化优势在于系统级解决方案、定制设计和快速创新。 通过定制设计NPU并控制指令集架构(ISA),高通可以让NPU快速演进和扩展,以解决遇到的任何瓶颈问题,并优化性能。 高通透露,最初开始研究NPU的时候,关注的是一些简单用例,比如用于音频和语音处理的...
NPU是Neural Processing Unit（神经网络处理器）的首字母缩写。NPU 专用于运行与神经网络/机器学习/AI 任...
Hexagon NPU是高通业界领先的异构计算架构——高通AI引擎中的关键处理器，高通AI引擎还包括高通Adreno GPU、高通Kryo或高通Oryon CPU、高通传感器中枢和内存子系统。这些处理器为实现协同工作而设计，能够在终端侧快速且高效地运行AI应用。除了我们在小米、OPPO、vivo、荣耀等终端手机设备上感知到的生成式AI体验外，高通...
TOPS作为展示处理器计算能力的指标，是衡量NPU性能的核心。TOPS通过以万亿单位测量一秒钟内执行的运算（加法、乘法等）次数来量化NPU处理能力。这种标准化测量方式非常明确地显示了NPU的性能，可作为比较不同处理器和架构AI性能的关键指标。因为TOPS是针对NPU的基础性能指标，探索TOPS的计算参数以及它们如何决定性能至关重要...
NPU就是CPU功能细化的产物,就像当年只有CPU一样,发现处理一些简单的重复的任务,特别像游戏这种大量作图时只能用软件算法,效率及其低下,所以发展处的加速卡,发展成为GPU,现在处理一些ai学习算法时都是用GPU软件模拟,效率低下,功耗大,所以又把这部分功能独立出来做成npu,性能更好,功耗更低,但是应用更局限,等以后又有...
NPU将在AI PC落地生花 据了解，NPU可以根据网络运算的特点，通过软件或硬件编程，实现多种特定用途的网络功能。相比传统CPU和GPU，NPU能够以更高的效率、更低的功耗执行神经网络任务。相比FPGA，NPU更具成本优势。业内专家告诉《中国电子报》记者，FPGA虽然也在灵活性和可编程性方面有优势，但主流FPGA芯片的制程节点...
这通常涉及将可编程 IP 模块与 NPU 集成，使 SoC 能够在流片后适应新的模型架构和工作负载。要支持如此广泛的 AI 用例，SoC 不仅需要强大高效，还需要架构敏捷，这使得以 AI 为中心的芯片设计成为移动计算领域最具活力和挑战性的前沿领域之一。”手机算法的另一个用例是确定屏幕上什么是有意义的触摸，什么不是，...
即通过 CPU、GPU、NPU 以及高通传感器中枢和内存子系统的协作,实现了 AI 部署和大幅度提升 AI 体验的目的。 图|专门的工业设计让不同计算单元更紧凑 来源:高通 不同类型的处理器所擅长的工作不同,异构计算的原理就是让“专业的人做专业的事”。CPU 擅长顺序控制,适用于需要低延时的应用场景,同时,一些较小的...